Abstrak —Kanker merupakan suatu kelompok penyakit tingkat molekular  yang  ditandai  dengan  pembelahan  sel  tidak terkendali  yang  memiliki  potensi  untuk  menyerang  jaringan biologis  lainnya,  baik  dengan  pertumbuhan  pada  jaringan sekitar  (invasi)  atau  dengan  perpindahan  ke  jaringan  lain ( metastatic ).  Banyaknya  jumlah  ekspresi  gen  serta  besarnya data  yang  terkandung  pada  DNA  membuat  diagnosis  bagi pasien  penderita  kanker  terhambat.  Lama  waktu  yang dibutuhkan untuk diagnosis kanker membuat perawatan yang diberikan  tertunda,  sehingga  sel  kanker  sering  kali  telah menginvasi organ lain yang kemudian memicu tingginya tingkat kematian  akibat  kanker.  DNA microarray merupakan  suatu metode  baru  dalam  dunia  teknologi  yang  membantu  proses analisis tingkat ekspresi jutaan gen pada suatu waktu. Melalui ekspresi  gen  ini,  diagnosis  penyakit,  identifikasi  tumor,  serta deteksi mutasi dapat dilakukan secara efektif dan efisien. Dalam tugas  akhir  ini,  salah  satu  kelas  dari Artificial  Neural  Network (ANN),  yakni Multilayer  Perceptron (MLP),  diaplikasikan sebagai metode klasifikasi. Untuk meningkatkan efisiensi proses klasifikasi, data yang berukuran besar direduksi dimensionalitasnya menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA).  Dua  sub-tipe  kanker  paru-paru,  yakni Adenocarcinoma (AC)  dan Squamous  Cell  Carcinoma (SCC) digunakan sebagai data penguji untuk memvalidasi keberhasilan  metode  yang  diajukan.  Hasil  klasifikasi  dari dataset  PCA  dengan  nilai variance yang  meningkat menunjukkan  nilai  akurasi  yang  meningkat  pula  dengan  nilai maksimal akurasi dari dataset variance 100% sebesar 90,02%.
Kata  Kunci — Artificial  Neural  Network , Cancer  Classification , DNA Microarray , Principal Component Analysis .

## I. PENDAHULUAN
ANKER  merupakan  suatu  penyakit  genetik,  dimana terjadi  suatu  anomali  yang  disebabkan  oleh  kelainan satu atau lebih gen yang dapat mempengaruhi kondisi fenotip suatu individu. Kanker bermula pada abnormalitas gen yang mengatur produksi atau perkembangan (proliferasi) sel yang kemudian  menimbulkan  pertumbuhan  tak  terkendali  yang bersifat malignant atau  memiliki  kecenderungan  untuk memburuk. Pertumbuhan sel ini dipicu adanya mutasi gen[1]. Dalam  pendekatan  deteksi  kanker,  terdapat  beberapa  akar molekular utama yang harus dipahami yakni gen, messenger - RNA (mRNA), serta protein  yang diproduksi. Ekspresi  gen dapat dianalisis melalui proses transkripsi dari DNA menjadi Ribonucleic Acid (RNA), atau translasi RNA menjadi protein. Proses  transkripsi  melibatkan  pembuatan  copy  RNA  yang sempurna dari gen menggunakan DNA sebagai ‘template’[2].
DNA microarray merupakan  teknik  esensial  pada  ilmu biologi  molekular  yang  memungkinkan  analisa  dari  tingkat ekspresi  jutaan  gen  dalam  satu  waktu.  DNA microarray memanfaatkan susunan dua dimensi dari probe
oligonukleotida,  dimana  ratusan  hingga  ribuan probe oligonukleotida  dapat  direpresentasikan  sebagai  metode analisis  sekuens  DNA  untuk  menguji  adanya  mutasi genetik[3]. Oligonukleotida yang merupakan berkas polimer nukleotida pendek, yang terdiri atas 5 hingga 20 basa N, akan menunjukkan  tingkat  ekspresi  gen  berdasarkan  sintesa  dari berbagai molekul mRNA.
Proses  ekstraksi  DNA microarray dilakukan  melalui kombinasi antara referensi DNA sehat dengan DNA penguji. Ribuan  rantai  tunggal  dari  sekuens  DNA  akan  disintesis untuk  mendapatkan  sekuens  komplementer,  dimana  sampel tersebut  kemudian  diletakkan  pada  suatu  kontainer  kaca untuk  kemudian  dihibridasi.  Melalui  DNA microarray , observasi  mengenai  hubungan  antara  kondisi  fisiologis  sel dengan  pola  ekspresi  gen  untuk  studi  tumor,  progress perkembangan penyakit, respons sel terhadap stimulus, serta identifikasi obat tertarget dapat dilakukan[4]. Melalui DNA microarray,  akan  dapat  diperhatikan  gen-gen  yang mempengaruhi  suatu  kondisi  sampel,  sehingga  deteksi  tipe kanker  dan  identifikasi  obat  yang  tepat  berdasarkan  gen tersebut dapat dilakukan dengan tepat.

## II. OVERVIEW

## A. Genome Data
Dalam proses identifikasi molekular, terdapat dua metode utama  yang  umum  digunakan.  Pendekatan  pertama  adalah dengan  menggunakan  pendekatan  DNA  sekuens  atau  rantai DNA. Metode ini mengamati jumlah pasangan basa: Adenine (A), Guanine (G), Thymine (T),  dan Cytosine (C),  pada beberapa rantai DNA pembentuk gen yang diamati. Metode lain  yang  umum  digunakan  dalam  identifikasi  gen  adalah melalui  ekspresi  gen.  Akumulasi  data  ekspresi  gen  akan mampu  menunjukkan  kecenderungan  dari  suatu  motif ekspresi,  sehingga  dapat  menjadi  suatu  karakteristik  atau informasi individual suatu data [2], antara lain adalah sebagai berikut
1) Deoxyribonucleic Acid (DNA)
DNA merupakan wadah penyimpanan informasi genetika, dimana informasi ini tersimpan dalam struktur kimiawi yang disebut sebagai nucleic acid . Nucleic acid merupakan sebuah rantai  atau  polimer  dari nucleotides .  Tiap nucleotide terdiri atas tiga bagian utama, yakni sebuah 5-karbon sugar , sebuah kelompok  fosfat,  dan  basa.  Selain  pada  DNA,  informasi genetika  dapat  tersimpan  pula  pada Ribonucleic  Acid atau RNA.  Perbedaan  utama  dari  DNA  dengan  RNA  adalah struktur polimer dimana DNA merupakan double helix atau dua  rantai nucleic yang  berbentuk spiral ,  sedangkan  RNA

## Klasifikasi DNA Microarray
Menggunakan

## Principal Component Analysis (PCA) dan Artificial Neural Network (ANN)
Dian Atia Ihsani, Achmad Arifin, dan Muhammand Hilman Fatoni Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : arifin@bme.its.ac.id
K
hanya  terdiri  atas  satu helix atau  rantai.  RNA  sendiri merupakan struktur polimer yang terbentuk dari untaian DNA yang  telah  diputus  hubungan  antar  rantai nucleic -nya menggunakan enzyme DNA polymerease. Proses  ini  terjadi pada tahap transkripsi DNA[5].
2) Ekspresi Gen
Pada 1930-an, diketahui bahwa gen merupakan unit dasar dari  warisan  genetika  [5] . Pada  dasarnya,  gen  merupakan potongan  spesifik nucleotide pada  DNA  atau  RNA  yang mengandung  informasi  yang  dapat  digunakan  untuk menghasilkan  protein  tertentu.  Informasi  yang  terkandung pada gen dapat diekstraksi berdasarkan tingkat ekspresinya. Ekspresi  gen  merupakan  tingkat  protein  atau  RNA  yang mengandung informasi genetika dari gen. Deskripsi dari alur informasi  material  genetika  disebut  juga  sebagai central dogma .  Sebagai  ilustrasi  alur central  dogma ,  dapat diperhatikan Gambar 1. Proses transkripsi merupakan tahap dimana  DNA  dikopi  untuk  menghasilkan  rantai  RNA,
sedangkan  proses  translasi  merupakan  proses  RNA dikonversi menjadi rantai asam amino.

## 3) DNA Microarray
Salah  satu  pemanfaatan  dari  teknologi cell  sequencing adalah DNA microarray . DNA microarray merupakan suatu teknologi  yang  mampu  menghasilkan  informasi  genetika dengan  memanfaatkan array berdensitas  tinggi  dari  DNA atau probe oligonukleotida.  Oligonukleotida  merupakan potongan suatu rantai DNA yang umumnya memiliki panjang kurang dari 50 basa. Array yang didapat dari DNA atau probe oligonukleotida  ini  kemudian  diletakkan  pada  material semikonduktor yang disebut sebagai chips . Umumnya, array atau probe oligonukliotida  yang  diletakkan  pada chips mengandung  jumlah picomole (10 -12 moles)  dari  sekuens DNA  terspesifik. Probe yang  diletakkan  pada chip dapat merupakan bagian pendek dari gen atau elemen lainnya dari DNA  yang  digunakan  untuk  hibridasi  cDNA  atau  cRNA. Dalam proses hibridasi DNA microarray , probe disebut juga
Gambar 1. Proses Central Dogma
Gambar 2. Diagram eksperimen microarray
Gambar 3. Skema visualisasi dari kolom dan baris matriks heatmap .
Gambar 4. Blok diagram sistem keseluruhan.
Gambar 5. Grafik nilai PC (k=58).
Gambar 6. Heatmap hasil PCA setelah dinormalisasi (k=32).
Gambar 7. Grafik MSE proses training dataset PC 32 (atas) dan zoom in grafik(bawah).
sebagai reporters sedangkan  cDNA  atau  cRNA  disebut sebagai target .  Hibridasi probe-target umumnya  dideteksi dan  dikuantitasi  dengan  deteksi fluorophore -, silver -,  atau chemiluminescence-labeled  targets untuk  menentukan sekuens nucleic  acid dari target .  Pemanfaatan chip ini membuat  DNA microarray disebut  juga  sebagai DNAchips atau Genechips . Penggunaan lebih dari satu probe pada tahap hibridasi,  dimana  jarak  antar  probe  berukuran  sangat  kecil hingga  ukuran  mikro,  kemudian  menjadi  dasar  penamaan DNA Microarray [6].  Secara  umum,  proses  hibridasi  DNA microarray dapat diilustrasikan seperti pada Gambar 2;
4) Microarray Heatmap
DNA microarray dapat diorganisir menggunakan matriks heatmap . Matriks heatmap merupakan matriks dua dimensi, dimana amplitudo data akan direpresentasikan menggunakan spektrum  warna.  Pada  implementasi  visualisasi  DNA microarray menggunakan heatmap , baris akan merepresentasikan ekspresi gen ( 𝑔 𝑛 ), sedangkan kolom akan merepresentasikan  jumlah  sampel  atau  tes  ( 𝑡 𝑛 )  yang dilakukan.  Dengan  menggunakan  visualisasi heatmap , tingkat ekspresi gen dari  masing-masing sampel akan dapat terlihat  ketinggiannya.  Sebagai  contoh,  warna  hijau  dapat diasosiasikan  dengan  regulasi  bawah  yang  menunjukkan rendahnya  tingkat  ekspresi  suatu  gen,  sedangkan  warna merah merepresentasikan regulasi atas dimana tingkat
ekspresi  gen  tinggi.  Penggunaan  heatmap  dapat  membantu analisis  awal  dalam  pembentukan  hipotesis  serta  untuk memberikan  informasi  mengenai  penggunaan  sistem  yang akan  digunakan.  Skema  Visualisasi  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
5) Principal Component Analysis Principal Component Analysis atau PCA merupakan suatu metode yang mampu membantu reduksi dimensionalitas data yang  terdiri  atas  variabel  yang  saling  berhubungan  dalam skala  besar,  dengan  menyimpan  kemungkinan  variasi sebanyak  mungkin  dari  data  set  tersebut.  PCA  akan mentransformasi  data  menjadi  suatu  variabel  set  baru  yang disebut  sebagai principal  component (PC).  PC  merupakan variabel yang didapat melalui dekomposisi eigen yang terdiri atas eigenvalue dan eigenvector .  PCA  sendiri  merupakan metode pengembangan dari teori Karhunen-Loève Transform (KLT)  yang  merupakan  suatu  metode  transformasi linear pada metode pengolahan citra. Pada praktiknya, metode PCA dan KLT dapat dikatakan sebagai metode yang sama apabila data memiliki vector dengan nilai rata-rata 0[7]. Perhitungan dari proses PCA dapat diperhatikan pada Persamaan 1.
𝑌  =   𝜙 𝑇 𝑋 (1)
dimana:
X = matriks dimensi N x M dengan 𝑋  =   [𝑥 1 , . . . , 𝑥 𝑚 ] 𝑇 𝜙 = N x M matriks orthogonal berbasis vektor Y = N x M koefisien weighting dari matriks
N = jumlah sampel data
M = jumlah fitur data
6) Artificial Neural Network (ANN)
Artificial  Neural  Network (ANN)  merupakan  suatu  seri persamaan  matematikan  yang  bersifat non-linear dan berinterkoneksi, yang kemudian menyerupai sistem neuronal yang  kemudian  digunakan  untuk  mengkomputasi  suatu variabel  output  berbasis  variabel  input  terkontrol[8]. Multilayer  Perceptron (MLP)  merupakan  salah  satu  kelas dari  ANN  yang  terdiri  atas  tiga  bagian  utama  yakni input layer , hidden  layer ,  serta output  layer .  Data  matriks  yang telah  direduksi  dimensionalitasnya  menjadi  masukkan jaringan  untuk  kemudian  diklasifikasi  berdasarkan  subtipe kanker  yang  direpresentasikan.  Arsitektur  MLP  akan menggunakan  2 hidden  layer dengan  jumlah node pada hidden layer 1 sejumlah 50 dan pada hidden layer 2 sejumlah 10 node . Metode komputasi feedforward dan backpropagation akan  digunakan  sebagai  proses  komputasi klasifikasi.  Komputasi feedforward akan  menghitung  data masukkan hingga mencapai output layer . Untuk memperbaiki  nilai weight dan connection antar layer , dilakukan  komputasi backpropagation . Update  weight dari masing-masing node dan connection akan dilakukan dengan metode Adaptive Linear Element (ADLINE). Fungsi aktivasi yang akan digunakan pada proses perhitungan backpropagation adalah binary  sigmoid  function .  Pada  tiap iterasi feedforward dan backpropagation ,  akan  terjadi loss pada layer terakhir yang disebut sebagai Mean Square Error (MSE). Nilai MSE ini kemudian menjadi fungsi objektif yang akan diminimalisir hingga tercapai nilai konvergensi tertentu yang sebelumnya telah ditentukan.
Gambar 8. Grafik MSE proses training dataset PC 42 (atas) dan zoom in grafik (bawah).
Gambar 9. Grafik MSE proses training dataset PC 58 (atas) dan zoom in grafik (bawah).

## III. METODOLOGI
A. Desain Sistem Secara Umum
Secara  umum,  alur  kerja  sistem  penelitian  dapat diperhatikan pada ilustrasi diagram blok sistem pada Gambar 4.  Sistem  akan  memiliki  dua  alur  utama,  yakni  proses optimasi  dan  proses  klasifikasi.  Pada  proses  optimasi,  PCA akan  dilakukan  dengan  menentukan  nilai  PC  yang  akan digunakan sebagai dimensi dari matriks baru. Pemilihan nilai PC  dilakukan  dengan  nilai variance 80%,  90%  dan  100%. Pemilihan  nilai variance yang  berbeda  ini  akan  digunakan
sebagai pembanding variabel untuk proses klasifikasi.
Proses  klasifikasi  data  menggunakan  permodelan  ANN akan  mengadaptasi  topologi multilayer  perceptron (MLP). Arsitektur dari ANN akan memanfaatkan 2 buah hidden layer dengan  masing-masing layer memiliki  jumlah node 50  dan 30.  Metode  komputasi feedforward dan backpropagation akan dilakukan untuk mendapatkan nilai weight paling ideal. Pendapatan nilai weight yang ideal dilakukan melalui proses training  dengan  memanfaatkan  teori  ADLINE  sebagai metode untuk mengupdate nilai weight . Proses training akan terus dilakukan hingga nilai konvergen sebesar 10 -6 tercapai, dengan  pemanfaatan  nilai learning  rate sebesar  0.01  dan
Tabel 1.
Hasil klasifikasi menggunakan 32 PC
No Training & Testing Process 1 2 3 4 5 D. O. D. O. D. O. D. O. D. O. 1 AC AC AC AC AC SCC AC AC SCC AC 2 AC AC AC AC AC AC SCC SCC AC SCC 3 AC AC AC AC AC SCC AC AC AC SCC 4 AC SCC AC AC AC AC AC AC AC AC 5 AC AC AC AC AC SCC SCC SCC AC AC 6 AC SCC AC AC AC AC AC AC AC AC 7 AC AC AC SCC AC AC AC AC SCC SCC 8 AC AC AC AC SCC SCC AC SCC SCC SCC 9 SCC SCC SCC SCC SCC AC SCC SCC AC AC 10 SCC SCC SCC AC SCC SCC AC AC AC SCC 11 SCC AC SCC AC SCC SCC AC AC AC AC 12 SCC SCC SCC SCC AC AC - - - - Accuracy : 75% Accuracy : 75% Accuracy : 66.67% Accuracy : 90.9% Accuracy : 63.63% Average accuracy: 74.24%
.
Tabel 2. Hasil klasifikasi menggunakan 42 PC No Training & Testing Process 1 2 3 4 5 D. O. D. O. D. O. D. O. D. O. 1 AC AC AC AC AC SCC AC SCC SCC SCC 2 AC AC AC AC AC AC SCC SCC AC AC 3 AC AC AC AC AC AC AC AC AC SCC 4 AC SCC AC AC AC SCC AC AC AC AC 5 AC AC AC AC AC SCC SCC SCC AC AC 6 AC AC AC AC AC AC AC AC AC AC 7 AC AC AC SCC AC AC AC AC SCC SCC 8 AC AC AC AC SCC SCC AC SCC SCC SCC 9 SCC SCC SCC SCC SCC AC SCC SCC AC AC 10 SCC SCC SCC AC SCC SCC AC AC AC SCC 11 SCC AC SCC AC SCC SCC AC AC AC AC 12 SCC SCC SCC AC AC AC - - - - Accuracy : 83.33% Accuracy : 66.67% Accuracy : 66.67% Accuracy : 81.81% Accuracy : 81.81% Average accuracy: 76.058% Tabel 3. Hasil klasifikasi menggunakan 58 PC No Training & Testing Process 1 2 3 4 5 D. O. D. O. D. O. D. O. D. O. 1 AC AC AC AC AC SCC AC AC SCC SCC 2 AC AC AC AC AC AC SCC SCC AC AC 3 AC AC AC AC AC AC AC AC AC AC 4 AC AC AC AC AC AC AC AC AC AC 5 AC AC AC AC AC AC SCC SCC AC AC 6 AC AC AC AC AC AC AC AC AC AC 7 AC AC AC SCC AC AC AC SCC SCC SCC 8 AC AC AC AC SCC SCC AC AC SCC SCC 9 SCC SCC SCC SCC SCC SCC SCC SCC AC AC 10 SCC SCC SCC AC SCC SCC AC AC AC AC 11 SCC AC SCC AC SCC SCC AC AC AC AC 12 SCC SCC SCC AC AC AC - - - - Accuracy : 91.67% Accuracy : 66.67% Accuracy : 91.67% Accuracy : 100% Accuracy : 100%
Average accuracy: 90.02%
fungsi aktivasi binary sigmoid dengan nilai alpha sebesar 0.5. Dari 58 jumlah sampel yang terdiri atas subtype kanker AC dan  SCC,  akan  dilakukan  pembagian  jumlah  sampel  untuk training dan testing berdasarkan  pembagian k-fold  cross validation dengan nilai k sebesar 5.
B. Dataset
Penelitian  ini  akan  memanfaatkan  DNA microarray sebagai  tipe  data input ,  dimana  2  subtipe  kanker  dari  tipe kanker Non-Small  Cell  Lung  Cancer (NSCLC)  akan digunakan. Dataset didapat  melalui  situs ncbi.nlm.nih.gov dengan  nomor dataset GDS3627  dan  nomor  Pubmed  ID 18486272. Platform dataset adalah  GPL579:  [HG- U133_Plus_2]  dengan  tipe  organisme Homo  Sapiens dan sampel  tipe  RNA.  Proses  hibridasi  DNA microarray dilakukan dengan metode in situ oligonucleotide . Nomor seri dataset  adalah  GSE  10245  dengan  subset  GDS3627_1 merupakan  penomoran  subtipe  kanker Squamous  Cell Carcinoma (SCC)  dan  subset  GDS3627_2  untuk  subtipe kanker Adenocarcinoma (AC).  Sebanyak  58  sampel  terdiri atas 40 set sampel subtype kanker AC dan 18 subtipe kanker SCC.

## C. Optimasi
Principal  Component  Analysis (PCA)  akan  digunakan sebagai metode optimasi data. Proses pencarian nilai PC akan memanfaatkan  metode eigen  decomposition dari  matriks covariance (58  x  58).  Setelah  nilai  PC  ditemukan,  akan dilakukan  visualisasi  grafik  dari  nilai  PC  berserta  nilai cumulative variance dari  masing-masing  PC  tersebut. Adapun  untuk  nilai  PC  yang  akan  digunakan  dibataskan dengan nilai variance sebesar 80%, 90%, dan 100%.
Sebelum  data  diproses  menggunakan  PCA,  data dinormalisasi  terlebih  dahulu  untuk  menyamakan  nilai distribusi dari data. Data yang diambil dari format .csv akan dinormalisasi menggunakan metode StandardScaler . Metode StandardScaler akan  mentrasform  data  sehingga  distribusi data  akan  memiliki  nilai  rata-rata  0  dan standard deviasi senilai  1.  Seluruh  proses  komputasi  PCA  menggunakan bahasa  pemrograman Python akan  memanfaatkan module numpy dan pandas sebagai library untuk  mengelola  data, module sklearn untuk  proses  standardisasi  menggunakan StandardScaler ,  module numpy . lilag untuk  dekomposisi eigen , serta module matplotlib sebagai library visualisasi. Setelah data ternormalisasi, dilakukan perhitungan matriks baru  menggunakan  nilai  PC  maksimal,  yakni  58.  Melalui tahap  ini,  dapat  dilihat  jumlah variance data  yang direpresentasikan oleh ke-58 PC tersebut. Karna tujuan dari PCA  adalah  untuk  mendapatkan  matriks  yang  paling compact ,  maka  ditentukan  batas variance 80%  sebagai threshold penentu  nilai  PC  pertama.  Sebagai  data  uji  untuk tahap  klasifikasi,  akan  digunakan  3  nilai variance yang berbeda  yakni  80%,  90%,  dan  100%.  Penentuan  nilai variance ini dirasa cukup untuk merepresentasikan variance matriks  data  origin.  Setelah  didapat  nilai  dari  dekomposisi PC,  dilakukan  visualisasi  grafik  untuk  menunjukkan persebaran nilai PC dan cumulative variance .

## D. Klasifikasi
Proses  klasifikasi  akan  memberikan  informasi  mengenai subtype  kanker  berdasar  tingkat  ekspresi  gen.  Proses klasifikasi  akan  memanfaatkan  metode  komputasi Artificial
Neural  Network (ANN)  dengan  arsitektur Multilayer Perceptron (MLP)  dengan  algoritma feedforward and backpropagation . Metode ini dipilih karna kemampuan MLP untuk  mengklasifikasikan  data  yang  bersifat non-linearly separable. Akan  dimanfaatkan  2 hidden  layer dengan masing-masing layer terdiri  atas  50  dan  30 node .  Nilai learning  rate yang  digunakan  pada  proses training adalah 0.01.  Dengan  fungsi  aktivasi binary  sigmoid ,  akan diaplikasikan  besar alpha sebesar  0.5  dan  batas  konvergen sebesar (10 -6 ).
Dengan  58  jumlah  sampel  yang  tercampur  dari  subtype kanker AC dan SCC, akan digunakan k-fold cross validation dengan  nilai k sebesar 5 untuk proses training dan testing . Dilakiukan 5 kali proses training dan testing , dengan 3 kali proses testing menggunakan  12  sampel  dan  2  kali  proses testing menggunakan 11 sampel berdasarkan pembagian dari nilai k yang  digunakan,  dengan  data training sebanyak  46 untuk  data training 1, training 2,  dan training  3 ,  dan  data training sebanyak 47 unutuk dataset training 4 dan training 5. Jumlah dari node pada input layer akan bergantung pada jumlah dimensi dari dataset yang digunakan. Grafik Nilai Pc (k=58) dapat dilihat pada Gambar 5.

## IV. PENGUJIAN DAN HASIL

## A. Pengujian
Tahap  pengujian  pertama  dilakukan  dengan  melakukan proses optimasi. Reduksi dimensionalitas data menggunakan PCA dilakukan dengan data matriks yang sudah di transpose menjadi 58 x 54,675. Selanjutnya dilakukan kalkulasi matriks covariance untuk kemudian dilakukan eigen decomposition . Didapatkan  maksimal  nilai  PC  sebesar  58  dengan  nilai variance 100%.  Setelah  ditentukan  nilai  PC  yang  akan digunakan,  dilakukan  visualisasi heatmap dari  matriks dengan dimensi baru. Matriks baru ini kemudian mejadi nilai masukkan dari proses klasifikasi menggunakan ANN.
Topologi  ANN  akan  memanfaatkan  arsitektur  dari  MLP, dengan  jumlah input layer sejumlah  dengan  pembagian proporsi training dan testing dataset sesuai pembagian k-fold cross  validation .  Digunakan  2  buah hidden  layer dengan masing-masing layer memiliki 50 dan 30 node . Fungsi yang digunakan pada proses ANN adalah binary sigmoid dengan nilai alpha sebesar 0.5.

## B. Hasil
Hasil yang diperoleh dari beberapa proses antara lain:

## 1) Optimasi
Proses optimasi dimulai dengan mentranspos dataset awal. Setelah  dilakukan  proses  transpos,  didapatkan  matriks berdimensi 58 x 54,678. Melalui data transpos ini, dilakukan normalisasi  menggunakan  metode  StandardScaler  dan dilanjutkan dengan menghitung covariance matrix. Diketahui nilai  eigenvalue  tertinggi  adalah  58  dilihat  dari  dimensi matriks  setelah  ditranspos.  Komputasi  kemudian  dilakukan dengan mengurutkan hasil eigen decomposition berdasarkan nilai  eigenpairs  dari  nilai  tertinggi  ke  rendah.  Setelah didapatkan  urutan  nilai  eigenvalue,  selanjutnya  dilakukan perhitungan  nilai  cumulative  variance.  Setelah  58PC didapatkan,  dilakukan  analisis  terhadap  nilai  cumulative variance  dari  PC.  Karna  threshold  yang  diharapkan  dari variance  yang  representative  data  adalah  80%,  90%,  dan
100%.  Akan  digunakan  PC-32  sebagai  representasi  80% variance, PC-42 sebagai representasi 90% variance, dan PC- 58 sebagai representasi 100% variance.
2) Klasifikasi
Proses komputasi menggunakan 32 PC dilakukan dengan 5  pairs  dataset  training  dan  testing.  Masing-masing  proses training  dan  testing  memakan  waktu  rata-rata  3  jam  untuk mencapai  MSE.  Heatmap  hasil  PCA  setelah  dinormalisasi (k=32)  dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  Pada  tabel,  D merepresentasikan  desired  output  dan  O  merepresentasikan hasil  komputasi  ANN.  Grafik  perubahan  nilai  MSE menggunakan dataset variance 80% dapat diperhatikan pada Gambar  7  dan  hasil  klasifikasi  pada  Tabel  1.  Selanjutnya proses  klasifikasi  dengan  persentasi  variance  sebesar  90% dan  100%  dilakukan.  Digunakan  PC  42  sehingga  besar dimensi data yang menjadi data masukkan proses klasifikasi adalah  (58  x  42)  untuk  variance    90%  dan  58  PC  untuk variance  100%.  Hasil  klasifikasi  data  dengan  42  PC  dapat diperhatikan pada Tabel 2 dengan grafik MSE pada Gambar 8. Hasil klasifikasi menggunakan 100% variance atau 58 PC dapat  diperhatikan  pada  Tabel  3  dengan  grafik  MSE  dari masing-masing  dataset  pada  Gambar  9.  Kenaikan  nilai akurasi  sesuai  dengan  meningkatnya  nilai  variance  yang digunakkan  sesuai  dengan  teori  PCA  bahwa  semakin  besar nilai variance yang digunakan, semakin besar pula kemiripan yang dimiliki oleh matriks baru namun dimensi akan semakin besar pula.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
DNA microarray merupakan  teknik  pada  ilmu  biologi molekular yang memungkinkan analisis dari tingkat ekspresi jutaan gen dalam satu waktu. Pemanfaatan DNA microarray sebagai  proses  deteksi  atau  analisis  penyakit  kanker merupakan pendekatan yang efisien karna besarnya informasi
yang dapat diperoleh dari microarray . Peningkatan efisiensi analisis  terhadap microarray akan  mampu  membantu memberikan  informasi  untuk  pemberian  diagnosis  dan/atau penanggulangan atas penyakit kanker.
Besarnya  informasi  yang  terkandung  pada  DNA microarray membuat  dibutuhkan  adanya  proses pre - processing sehingga dataset dapat  diproses  sesuai  dengan metode dan tujuan yang diharapkan. Penentuan metode yang tepat  akan  memaksimalkan  informasi  yang  terkadung  pada DNA microarray . Principal  Component  Analysis (PCA) dapat  diaplikasikan  sebagai  metode  reduksi  dimensi microarray tanpa menghilangkan fitur-fitur utama data. Pada penelitian ini, proses klasifikasi menggunakan proses reduksi dimensi  PCA  memiliki  nilai  akurasi  semakin  meningkat dengan  penggunaan  nilai variance yang  meningkat  pula. Didapatkan  hasil  akurasi  klasifikasi  maksimal  pada  nilai 90.02% dengan menggunakan variance 100% atau nilai PC 58.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. W. R. M.D, Cancer Biology Volume 2 . 2007.
[2]  J.  F.  Holland, Cancer  Medicine ,  5th  ed.  Hamilton,  Ontario:  B.C. Decker Inc, 2000.
[3]  J.  Boultwood  and  C.  Fidler, Molecular  Analysis  of  Cancer .  Totowa, New Jersey: Humana Press Inc., 2002.
[4]  V.  Trevino,  F.  Falciani,  and  H.  A.  Barrera-Saldana,  “DNA Microarrays:  a  Powerful  Genomic  Tool  for  Biomedical  and  Clinical Research,” Mol.  Med. ,  vol.  13,  no.  9,  pp.  527–541,  2007,  doi: 10.2119/2006.
[5]  L. A. Allison, Fundamental Molecular Biology . 2007.
[6]  S. Knudsen, “Guide to Analysis of DNA Microarray Data,” Curr. Top. Med.  Chem. ,  vol.  4,  no.  13,  pp.  1355–1368,  2005,  doi: 10.2174/1568026043387773.
[7]  J. J. Gerbrands, “On the Relationships between SVD, KLT, and PCA,” Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. - Proc. , vol. 3, no. 4, pp. 375– 381, 1980, doi: 10.1109/iembs.1996.652703.
[8]  S.  Shanmuganathan  and  S.  Samarasinghe, Artificial  Neural  Network Modelling .